Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina e Realidade Estendida
Esta linha de pesquisa visa o desenvolvimento de metodologias, processos e produtos tecnológicos para aplicações reais inovadoras, em diversas áreas do conhecimento, em especial na Agricultura, nas Engenharias e na Saúde. Dessa forma, diversas técnicas de ciência de dados e de aprendizado de máquina são investigadas e usadas como base para a criação de soluções computacionais e de produtos tecnológicos. Nessa linha, a aplicação de técnicas, de métodos e de ferramentas de ciência de dados e de machine learning, do uso de ambientes de realidade virtual que exploram a interatividade na visualização de informações, da aplicação da modelagem computacional e da simulação de sistemas, são os principais temas de investigação. Além disso, a pesquisa por novas tecnologias e metodologias que possam ser aplicadas em problemas relacionados aos cuidados com a saúde e a melhorias nos processos agrícolas auxiliados por computadores também fazem parte das atividades desenvolvidas.
Professores
Dr. Carlos Amaral Hölbig
Temas de pesquisa: Data Science, Machine Learning, Modelagem e Simulação Computacional, Sistemas Embarcados e Smart Farms.
Dr. Rafael Rieder
Temas de pesquisa: Realidade Virtual e Aumentada, Processamento de Imagens, Visão Computacional, Deep Learning, Computação na Agricultura.
Dr. Willingthon Pavan
Temas de pesquisa: Computação Móvel, Modelagem e Simulação, Robótica e Sistemas Embarcados.
Alunos de mestrado
Camila Munzlinger
Caroline Marina Rampanelli
Charles Eliakim Israel
Samuel Antunes Vieira
Alunos de graduação
Brenda Slongo Taca
Dalton Oberdan Adiers
Diógenes Pereira Fernandes
Eduardo Willian Horst
Érick Landim de Paula
Felipe Marostega Fagundes
Henrique Link Poerschke
Jean Cássio Peres Barbosa
Nicolas Welfer Kirinus
Outros pesquisadores
Angela Mazzonetto
Felipe de Vargas
Gustavo César Visentini
Jizar Mateus Vorma Soares
João Pedro Mazuco Rodriguez
Samuel Zottis Dal Magro
Telmo de Cesaro Júnior
